• 제목/요약/키워드: 친구 알림

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TwittsIn: 장소 인식을 이용한 모바일 트위터 친구 알림 서비스 (TwittsIn: Twitter Friend Notification Service for Mobile Devices Using Place Recognition)

  • 장래영;이민규;조준희;한동수
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권7호
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    • pp.814-818
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    • 2010
  • 온라인 소셜 네트워킹 서비스는 현실에 존재하는 인적 네트워크를 온라인 상에서도 형성할 수 있는 서비스를 제공해준다. 최근 급격하게 확산되고 있는 트위터는 온라인으로 형성된 소셜 네트워킹 서비스가 무한히 커질 수 있음을 보여주었다. 본 연구에서는 트위터 메시지와 장소 인식 기술을 통해 근처에 있는 트위터 친구의 존재를 알려주는 서비스를 제안한다. 본 서비스가 제공해주는 기능을 효과적으로 활용하여 오프라인 만남이 활성화되면 온라인으로 형성된 소셜 네트워크가 현실에 존재하는 인맥으로 확장되는 효과를 거둘 수 있다.

모바일 토론-공감-친구 관리 기능을 갖는 소셜 네트워크 서비스의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Social Network Service with Mobile Discussion-Consensus-Friends Management)

  • 장승빈;임민석;김현수;강현규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.1466-1469
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    • 2011
  • 최근 1년 사이에 급격하게 증가한 스마트폰의 보급률과 그 기반의 서비스 중 많은 인기를 끌고 있는 분야의 하나가 소셜네트워크서비스(SNS)이다. 본 논문에서는 사용자들의 생각을 자유롭게 등록하고 의견을 나누는 토론을 바탕으로 서로 공감하는 의견을 많이 내주는 사람들 사이에 관계를 형성할 수 있도록 해주는 모바일 SNS 시스템에 대해 논하고자 한다. 토론 커뮤니티 기능, 친구 관리 기능, 개인 마이크로 블로그 기능, 메시지함 기능, 친구 분석 및 추천, 토론 의견 알림 서비스를 서버와 스마트폰 기반으로 시스템이 구성되어 있다. 본 모바일 SNS는 안드로이드 플랫폼을 기반으로 제공되는 프레임워크의 장점들을 이용하여 각 기능들을 제공하도록 구현하였다.

GPS 기반의 애완동물 위치 정보 활용 애플리케이션 개발 (Development of application utilizing GPS-based pet location information)

  • 김영환;권혁준;시종범;황보석;김가현;정영석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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    • pp.287-288
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    • 2024
  • 본 논문에서는 플루터, 파이어베이스와 구글맵을 기반으로 라즈베리파이에 GPS 모듈을 장착하여 위치 정보를 실시간으로 받아 대형견, 소형견 위치를 파악하여 경고 알림을 송신하고 자신의 애완동물과 거리가 멀어지게 된다면 경고 알림을 송신하여 대형견에 의한 피해 사례를 감소시키고 유실 및 실종 동물 사례를 감소시킨다. 또한 게시판을 통해서 산책 친구와 산책 아르바이트를 구할 수 있는 기능을 추가하고 산책 시 유의 사항, 오픈웨더를 통해 날씨 등 산책에 필요한 정보들을 추가하여 산책 시 위험한 요소를 해결할 수 있고 필요한 요소를 통합한 애플리케이션을 개발한다.

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지능형 IoT 미러 시스템을 활용한 인터랙티브 콘텐츠 서비스 구현 (Development of Interactive Content Services through an Intelligent IoT Mirror System)

  • 정원석;서정욱
    • 한국항행학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.472-477
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    • 2018
  • 본 논문에서는 지능형 IoT (internet of things) 미러 시스템을 통해 사용자의 우울증 예방을 위한 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현한다. 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 위해 IoT 미러 장치는 뇌파 헤드셋 디바이스로부터 집중도 및 명상도 데이터를 측정하고, 웹캠을 통해 다층 퍼셉트론 알고리즘으로 분류된 "슬픔", "분노", "혐오감", "중립", "행복" 및 "놀람"과 같은 표정 데이터를 측정한 후, oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. IoT 서버에 수집된 데이터는 제안한 병합 레이블링 과정을 거쳐 세 가지의 우울 단계(RED, YELLOW, GREEN)를 분류하는 기계학습 모델을 생성한다. 실험을 통해 k-최근접 이웃 모델로 우울 단계를 분류한 결과 약 93%의 정확도를 얻을 수 있었고, 분류된 우울 단계에 따라 가족, 친구 및 사회복지사에게 소셜 네트워크 서비스 에이전트를 통해 알림 메시지를 전송하여 사용자와 보호자 간의 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현하였다.